Risk Prediction Accuracy Differs for Emergency Versus Elective Cases in the ACS-NSQIP
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accurate risk estimation is essential when benchmarking surgical outcomes for reimbursement and engaging in shared decision-making. The greater complexity of emergency surgery patients may bias outcome comparisons between elective and emergency cases. OBJECTIVE: To test whether an established risk modelling tool, the American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program (ACS-NSQIP) predicts mortality comparably for emergency and elective cases. METHODS: From the ACS-NSQIP 2011-2012 patient user files, we selected core emergency surgical cases also common to elective scenarios (gastrointestinal, vascular, and hepato-biliary-pancreatic). After matching strategy for Common Procedure Terminology (CPT) and year, we compared the accuracy of ACS-NSQIP predicted mortality probabilities using the observed-to-expected ratio (O:E), c-statistic, and Brier score. RESULTS: In all, 56,942 emergency and 136,311 elective patients were identified as having a common CPT and year. Using a 1:1 matched sample of 37,154 emergency and elective patients, the O:E ratios generated by ACS-NSQIP models differ significantly between the emergency [O:E = 1.031; 95% confidence interval (CI) = 1.028-1.033] and elective populations (O:E = 0.79; 95% CI = 0.77-0.80, P < 0.0001) and the c-statistics differed significantly (emergency c-statistic = 0.927; 95% CI = 0.921-0.932 and elective c-statistic = 0.887; 95% CI = 0.861-0.912, P = 0.003). The Brier score, tested across a range of mortality rates, did not differ significantly for samples with mortality rates of 6.5% and 9% (eg, emergency Brier score = 0.058; 95% CI = 0.048-0.069 versus elective Brier score = 0.057; 95% CI = 0.044-0.07, P = 0.87, among 2217 patients with 6.5% mortality). When the mortality rate was low (1.7%), Brier scores differed significantly (emergency 0.034; 95% CI = 0.027-0.041 versus elective 0.016; 95% CI = 0.009-0.023, P value for difference 0.0005). CONCLUSION: ACS-NSQIP risk estimates used for benchmarking and shared decision-making appear to differ between emergency and elective populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».